인공지능 기반의 '이지스(AEGIS)’ 시스템이 같은 조건에서 기존 환자 포착 시스템보다 2배 이상(최대 257% 향상) 높은 민감도로 고위험 환자를 예측하고, 전체 경보 수는 59.6% 감소시키는 것으로 나타났다.

메디플렉스 세종병원 인공지능-빅데이터 연구팀과 의료 인공지능 솔루션 기업 뷰노가 공동으로 연구한 이 같은 내용이 담긴 논문이 세계중환자의학회지(CCM, IF 6.97)에 게재됐다.

이번 연구는 2017년 세계 최초로 개발한 인공지능 기반 환자 위험 징후 실시간 감시 시스템인 ‘이지스’ 시스템의 실제 임상 환경에서의 도입 효과를 확인하고, 기존 환자 위험 포착시스템(MEWS) 대비 우수한 정확도를 입증하기 위해 진행됐다.

연구팀은 이러한 결과를 바탕으로 이지스 시스템 도입 시 거짓 경보(false alarm)로 인한 불필요한 업무를 줄이고 고위험군 환자를 높은 적중률로 포착해, 의료진이 조기에 적절한 조치를 시행하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대했다.

그뿐만 아니라 생체신호(biosignal)를 기반으로 인공지능이 심정지 환자의 위험 징후를 감지하는 시스템 특성상, 환자의 상태 악화 요인을 확인할 수 있는 가능성도 시사했다.

특히, 연구는 세계 최초로 원내 심정지 예측 알고리즘을 개발했을 뿐만 아니라 세계 최초로 실제 임상현장 전자의무기록(EMR)에 적용해 활용하고, 2년간의 데이터를 분석해 유의미한 결과를 도출해냈다는 데 의미가 있다.

권준명 센터장은 “인공지능을 데이터로만 검증하는 단계를 지나 실제 의료현장에 적용하고 효과를 찾는 단계로 접어든 현시점을 고려해본다면 이번 연구 결과는 상당히 고무적인 성과”라며, “세계에서 가장 먼저 인공지능 기반 조기 대응 시스템을 구축해 안전한 병원임을 입증함과 동시에 병원 내 심정지를 예방하고, 환자의 생명을 살리는 기술의 상용화 가능성을 열었다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다.

그는 “앞으로도 인공지능 빅데이터센터를 주축으로 환자 안전을 최우선으로 한 인공지능 기술 및 플랫폼 연구 개발에 앞장서겠다”고 포부를 밝혔다.